Conservation des données dans AWS Clean Rooms

Lorsque vous créez un modèle similaire, Clean Rooms ML lit vos données d'entraînement, les transforme dans un format adapté à notre modèle ML et stocke les paramètres du modèle entraîné dans Clean Rooms ML. Clean Rooms ML ne conserve aucune copie de vos données d'entraînement. AWS Clean Rooms SQLles requêtes ne conservent aucune de vos données une fois la requête exécutée. Clean Rooms ML utilise ensuite le modèle entraîné pour résumer le comportement de tous vos utilisateurs. Clean Rooms ML stocke un ensemble de données au niveau utilisateur pour chaque utilisateur de vos données tant que votre modèle de sosie est actif.

Lorsque vous lancez une tâche de génération de segments similaires, Clean Rooms ML lit les données initiales, lit les résumés des comportements à partir du modèle de similarité associé et crée un segment similaire qui est stocké dans AWS Clean Rooms service. Clean Rooms ML ne conserve pas de copie de vos données de départ. Clean Rooms ML stocke les résultats de la tâche au niveau utilisateur tant que celle-ci est active.

Si vos données de départ proviennent d'une SQL requête, le résultat de cette requête n'est stocké dans le service que pendant la durée de la tâche. Les résultats de la requête sont chiffrés au repos et en transit.

Si vous souhaitez supprimer les données de votre tâche de génération de modèles ou de segments similaires, utilisez le API pour les supprimer. Clean Rooms ML supprime de manière asynchrone toutes les données associées au modèle ou à la tâche. Une fois ce processus terminé, Clean Rooms ML supprime les métadonnées du modèle ou de la tâche et celles-ci ne sont plus visibles dans leAPI. Clean Rooms ML conserve les données supprimées pendant 3 jours à des fins de prévention de la reprise après sinistre. Une fois que la tâche ou le modèle n'est plus visible au API bout de 3 jours, toutes les données associées au modèle ou à la tâche sont définitivement supprimées.